python免安裝的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決python免安裝的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

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辨識與計數物件流量之嵌入式深度學習系統

為了解決python免安裝的問題，作者鄧有成 這樣論述：

本篇論文中，通過嵌入式系統(embedded system)實現深度學習(deep learning)，設計辨識與計數的系統，提出了追蹤車流以及人流的計數方案。本論文分成三部分，第一部分，通過神經運算棒加強的深度學習做目標辨識，目標物件為道路常見的交通工具，車子、以及行人，第二部分，建構了目標追蹤法，依據在視訊流的連續幀中，比較已知目標和新出現目標之間的歐氏距離，持續追蹤目標到檢測區或消失。第三部分，在螢幕上設置感興趣區，當目標的辨識及追蹤完成後，系統會根據閥值進行資料處理。本篇論文的研究貢獻如下:1. 耗費低成本且易部屬多數做深度學習運算皆仰賴運算能力較高的 CPU 以及顯示卡，嵌入式系統

售價低廉且體積小，使用免費的 Python 進行程式編譯。2. 節省人力取代人力在街頭使用計數器。3. 有效辨別目標目前道路計數方法是使用車輛通過路面下安裝的感測器，但此方法無法辨識通過目標的種類。4. 流量數據取得流量數據，整合大數據，為智慧化城市和物聯網發展作貢獻。關鍵字:目標物件辨識、目標物件追蹤、深度學習、質心追蹤法、嵌入式裝置、流量分析、神經運算棒、YOLOV3-Tiny、Open VINO。

少年Py的大冒險-成為Python AI深度學習達人的第一門課(附範例光碟)

為了解決python免安裝的問題，作者蔡炎龍,林澤佑,黃瑜萍,焉然 這樣論述：

　　近年來人工智慧最主要的重心在深度學習，也是因深度學習有許多突破性的發展，而讓人工智慧有了許多以前意想不到的應用。本書承襲前作《少年 Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課》的風格，藉由輕鬆活潑的方式，從基本的原理開始，讀者可一步步跟著書中每個冒險，成為可以活用AI的深度學習達人！ 　　本書規劃三個篇章，共41種冒險。從AI的原理、怎麼思考所需的AI模型開始說明，接著介紹神經網路三大天王（DNN、CNN、RNN），並大量運用Gradio這個有趣的套件，把書中的AI模型做成網路應用程式。 　　本書也介紹了如何用Hugging Face的transforme

rs套件打造有趣的自然語言處理應用，以及使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等等。對於生成對抗網路（GAN）及強化學習也有相當詳細地說明。 本書特色 　　1.以三大篇章，共41種冒險旅程，成為可以活用AI的深度學習達人。 　　2.書中以各種有趣的範例，如：用電腦創作歌詞、使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等引發學習興趣。 　　3.書末以「股票的自動交易系統」為專題，從資料整理與程式實作兩方面做整合性的應用。 　　4.輕鬆活潑的筆調，搭配可愛的插圖，以圖解化方式加深學習印象。  

牙齒清潔監測與口腔資訊收集系統的開發與研究

為了解決python免安裝的問題，作者翰澤 這樣論述：

近年來口腔疾病的狀況日益嚴重，全球數十億的人口有口腔健康的困擾，最普遍的疾病莫過於蛀牙及牙周病，若未就診治療將會導致牙齒脫落的問題。雖然口腔衛生習慣教育以及醫療都提升了不少，但依舊不能避免口腔疾病的發生，多數國家的人民對口腔疾病的解決方法傾向於醫療而非預防。目前最普及的預防方式就是保持良好的刷牙衛生習慣，然而每個人對於口腔的清潔確實度不一，監測分析清潔的程度實為不易，加上近年COVID-19 的影響，牙科也開始重視遠程治療。因此本研究將開發智慧口腔衛生監測系統與口腔訊息收集系統以用來收集使用者之口腔資訊，利用智能牙刷進行口腔內部圖像拍攝，預期這些口腔資訊能給臨床醫師作為遠程治療的評估。本研究

開發一種低成本的智慧牙刷監控系統，即時記錄偵測刷牙的力道、方式、路徑和時間口腔，其中刷牙位置、路徑和時間藉由陀螺儀、加速規和鄰近感測器偵測，並藉由刷牙後資料的後運算準確分析48個刷牙區域，通過人工智慧演算法偵測刷牙的力道和方式，判讀刷牙的速度和行程是正確。智慧安裝微型攝影機拍攝口腔內部照片，影像首先用於評估刷毛磨損的情況，即時提醒使用者更換牙刷或減少刷牙力道。為了捕捉更好的口內圖像，攝影機參數已經過修改和測試為更適合一般刷牙速度。透過人工智慧演算法自動篩選所需要的圖像，將同區域的口腔影像歸納整理進行影像接合，讓臨床醫師遠程評估分析更便利更有效率。